Zespół naukowców zmapował prawie 6000 białek z różnych typów komórek w oku, analizując maleńkie krople płynu do oczu, które są rutynowo usuwane podczas operacji. Jak ogłoszono 19 października w czasopiśmie Cell, naukowcy wykorzystali model sztucznej inteligencji do stworzenia na podstawie tych danych „zegara proteomicznego”, który może przewidzieć wiek zdrowej osoby na podstawie jej profilu białkowego. Zegar ujawnił, że choroby takie jak retinopatia cukrzycowa i zapalenie błony naczyniowej oka powodują przyspieszone starzenie się określonych typów komórek. Co zaskakujące, naukowcy wykryli także w płynie ocznym białka powiązane z chorobą Parkinsona, co ich zdaniem może umożliwić wcześniejsze rozpoznanie choroby Parkinsona.
„Niesamowite w oku jest to, że możemy zajrzeć do środka i zobaczyć choroby zachodzące w czasie rzeczywistym” – mówi starszy autor Vinit Mahajan, chirurg i profesor okulistyki na Uniwersytecie Stanforda. „Naszym głównym celem było powiązanie tych zmian anatomicznych z tym, co dzieje się na poziomie molekularnym w oczach naszych pacjentów”.
Oko jest narządem, który trudno pobrać u żywych pacjentów, ponieważ podobnie jak mózg nie ma zdolności regeneracyjnej, a biopsja tkanki spowodowałaby nieodwracalne uszkodzenie. Alternatywną metodą jest zastosowanie biopsji płynnych – próbek płynu pobranych z okolic komórek lub tkanek będących przedmiotem zainteresowania. Chociaż biopsje płynne mogą zapewnić migawkę tego, jakie białka są obecne w interesującym obszarze, ich zdolność do pomiaru dużej liczby białek w małych objętościach płynu jest jak dotąd ograniczona, a także nie są w stanie dostarczyć informacji, które komórki wytwarzały jakie białka, co jest ważne w diagnozowaniu i leczeniu chorób.
Aby zmapować produkcję białek przez różne typy komórek oka, zespół Mahajana zastosował metodę o wysokiej rozdzielczości do scharakteryzowania białek w 120 płynnych biopsjach pobranych z cieczy wodnistej lub ciała szklistego pacjentów poddawanych operacji oka. W sumie zidentyfikowali 5953 białka – dziesięć razy więcej niż liczba białek scharakteryzowanych wcześniej w podobnych badaniach. Korzystając ze stworzonego przez siebie narzędzia programowego o nazwie TEMPO, badacze byli w stanie prześledzić każde białko z powrotem do określonego typu komórek.
Aby zbadać związek między chorobą a starzeniem molekularnym, naukowcy zbudowali model uczenia maszynowego AI, który może przewidzieć wiek molekularny oka na podstawie podzbioru 26 białek. Model był w stanie dokładnie przewidzieć wiek zdrowych oczu, ale wykazał, że choroby są powiązane ze znacznym starzeniem molekularnym. W przypadku retinopatii cukrzycowej stopień starzenia wzrastał wraz z postępem choroby, a w przypadku osób z ciężką (proliferacyjną) retinopatią cukrzycową proces starzenia uległ przyspieszeniu nawet o 30 lat. Te oznaki starzenia były czasami zauważalne, zanim u pacjenta wystąpiły objawy kliniczne choroby podstawowej i utrzymywały się u pacjentów, którzy zostali skutecznie wyleczeni.
Naukowcy wykryli także kilka białek powiązanych z chorobą Parkinsona. Białka te są zwykle identyfikowane pośmiertnie, a obecne metody diagnostyczne nie pozwalają na ich wykrycie, co jest jednym z powodów, dla których diagnoza choroby Parkinsona jest tak trudna. Badania przesiewowe pod kątem tych markerów w płynie ocznym mogą umożliwić wcześniejsze rozpoznanie choroby Parkinsona i późniejsze monitorowanie terapeutyczne.
Autorzy twierdzą, że wyniki te sugerują, że starzenie się może być specyficzne dla narządu, a nawet komórki, co może przynieść postęp w medycynie precyzyjnej i projektowaniu badań klinicznych. „Te odkrycia pokazują, że nasze narządy starzeją się w różnym tempie” – mówi pierwszy autor i okulista Julian Wolf z Uniwersytetu Stanforda. „Stosowanie ukierunkowanych leków przeciwstarzeniowych może być kolejnym krokiem w prewencyjnej medycynie precyzyjnej”.
„Jeśli mamy stosować terapie molekularne, powinniśmy charakteryzować cząsteczki występujące u naszych pacjentów” – mówi Mahajan. „Myślę, że przeklasyfikowanie pacjentów na podstawie ich wzorców molekularnych oraz tego, które komórki są dotknięte, może naprawdę poprawić badania kliniczne, dobór leków i ich wyniki”.
Następnie badacze planują scharakteryzować próbki od większej liczby pacjentów i szerszego zakresu chorób oczu. Twierdzą również, że ich metodę można zastosować do charakteryzowania innych tkanek, które są trudne do pobrania. Na przykład płynne biopsje płynu mózgowo-rdzeniowego można wykorzystać do badania lub diagnozowania mózgu, płyn stawowy można wykorzystać do badania stawów, a mocz można wykorzystać do badania nerek.